曾禹旖把客戶底細變生意籌碼
曾禹旖把客戶底細變生意籌碼
2005.09.15 | 人物

Profile
現職:益登科技董事長
年齡:1958年生
學歷:中原大學工業工程學系
經歷:新力工程師、宏碁科技業務工程師、1988年出任凌雲科技(Cirrus Logic)台灣分公司的首位業務經理後,五年之內,創造出2.5億美元的業績。調任凌雲科技香港分公司,也創造出5,000萬美元的亮麗成績,之後升任凌雲科技亞太區業務處長。

「很多人不相信,我為了簽下這項合作案,足足花了兩年,」留著一頭俐落短髮的益登科技董事長曾禹旖睜大眼睛說。以代理nVIDIA繪圖晶片起家的益登,今年六月,與全球最大的液晶電視控制晶片供應者美商捷尼(Genesis)公司簽下合約,成為捷尼兩岸共四家代理商中,唯一授權能夠同時在台灣與中國大陸銷售晶片的業者。
根據DisplaySearch的研究顯示,全球液晶電視市場將由去年的八百萬台,成長到今年的二千萬台,明年將暴增至五千萬台,成長幅度高達二五○%,其中,兩岸液晶電視加起來將近兩百萬台,潛在商機驚人。
通常代理商為了避免付出過多的人力成本,與原廠的商談時間不會拖過一年,但是為了控制晶片掌管電視影像的品質,曾禹旖決定親自督軍,兩年之間,帶著團隊飛到美國不下十次,每一場簡報都親自上陣,讓客戶感受到誠意。「我最佩服的,就是他過人的毅力,即使對方再三拒絕,也不輕言放棄,」與曾禹旖一起負責與捷尼洽談的益登行銷副總經理林勝義豎起大拇指說。

繪圖晶片業務嶄露頭角

中原大學畢業後,曾禹旖跑到新力當工程師,後來跑到從事電子晶片代理的宏碁科技當業務,負責販賣英特爾、德州儀器與超微等當時炙手可熱的晶片,打下晶片技術及市場知識的基礎。兩年之後,他轉戰外商,跑去美商凌雲科技(Cirrus Logic)擔任台灣分公司第一位業務經理,銷售電腦用的繪圖晶片。
曾禹旖在凌雲七年,一切從零開始,五年之內,創造出二.五億美元的營收,年年都是業績成長幅度排行榜上的常客。實力受到肯定的他,先被總部指派到香港任職一年,創造出五千萬美元的業績後,更被拔擢為亞太區業務處長,領導亞太地區三千六百人的大軍,攻占台灣筆記型電腦用繪圖晶片的九五%市場,成為凌雲拓展亞洲市場的大將。

拿一半的資本額去繳學費

不過曾禹旖在開拓市場時,並非一帆風順。剛到凌雲的那年,求好心切的他,跟美國總部預估一季可以做四萬九千五百美元,但最終因誤判情勢,結果只做出二萬二千五百美元的業績,美國總部便派人飛來台灣了解狀況。當時這位與英特爾前執行長摩爾(Gordon Moore)共同創辦快捷半導體(Fairchild)的資深副總裁,一個一個流程跟曾禹旖確認,反覆問他為什麼沒考慮周延,「他可以連續念我一個禮拜,就可以想像問題有多少。」自認心思細膩的他,十多年後回想起來,對當時每個環節還歷歷在目,「發生這件事後,我以後的預算誤差,絕不超過五%。」
一九九六年,曾禹旖成立益登,選擇從熟悉的代理商做起。當時判斷DVD市場即將起飛,便大量買進相關晶片,結果卻因為誤判情勢,第一年就賠掉二千三百萬新台幣,對於當時資本額才五千萬新台幣的益登,是一道重重的直拳,迎面而來。
受重傷的曾禹旖,決定放慢步調,不再迷信「大就是好」。一九九八年,透過朋友介紹,他與當時不到二百人的nVIDIA搭上線,看好nVIDIA技術能力的他,與執行長黃仁勳會談半年,最終拿下獨家代理。如今nVIDIA已是年營收超過二十億美元的公司,有一半營收來自nVIDIA的益登,自然跟著水漲船高,曾創下連續三年每股獲利(EPS)高達十元以上的紀錄。
為了長期成長,嗅到消費性電子時代即將來臨的曾禹旖,二年前,開始與捷尼、Marvell(無線區域網路晶片設計業者)、Spansion(AMD與富士合資成立的NOR快閃記憶體製造廠)接觸。「一開始對方當然不理我們,」曾禹旖回憶,這兩家廠商在台灣都有長期合作的代理商,後來加入戰局的益登,自然不容易切入。因此他便從這些廠商的下游客戶著手,一點一滴地累積這些客戶的產品開發計畫,包括規格、量產時間與採用哪家的零件等,再將這一百多行的Excel檔案,轉化成自己的談判籌碼,「只要原廠看到這些資料,很少不會心動,」指著電腦螢幕上一行行作戰資料的他,眉宇之間盡是得意的表情。

賺錢要靠專業、體力和朋友

史丹佛(Stanford)研究中心曾經發表一份調查報告,一個人賺的錢,一二.五%來自知識、八七.五%來自朋友關係。大學時代加入慈愛社的曾禹旖,以好交朋友著稱。出了社會,在凌雲這個集各方精英於一堂的地方,累積出的好人緣,更讓他無往不利,像是簽下Silicon Lab,許多生意就是靠這樣介紹而來,「他真的愛交朋友,有時候能不能談成生意,反而是其次,」益登行銷企劃協理林明靜觀察。
「二十到三十歲,一個人要賺錢,得靠專業與體力;三十到四十歲,賺錢要靠朋友;四十到五十歲,就得靠錢來賺錢,」是曾禹旖篤信的賺錢哲學,三十七歲創業的他,靠的就是朋友交織出來的人際網,以及不輕言放棄的毅力。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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